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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 713 - 716 (4page)
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In general, vehicle dynamics (VD) performance development procedures are as follows. In the previous stage, computer-aided engineering (CAE) analysis is used to predict performance. In the performance development stage, parts are tuned using a test vehicle, and finally, the measurement equipment is used to verify vehicle performance.
Although many parts are being developed to improve VD performance, suspension dampers are one of the most important parts of the car, and their performance development is challenging because they require long-term driving and tuning in various road conditions and combinations of sub-parts.
However, we already have test data measured in various vehicles and conditions over a long period of time. Therefore, it is possible to model the chassis performance statistically based on the already measured data using machine learning techniques.
In the previous study, the test results measured so far were statistically analyzed using machine learning techniques to predict damper damping force, but the data of the vehicle being mass-produced is not enough to distinguish the difference in fine damper damping force by damper operation speed.
This study aims to examine whether damper attenuation force can be predicted using CAE analysis data for machine learning data construction.
Although many parts are being developed to improve VD performance, suspension dampers are one of the most important parts of the car, and their performance development is challenging because they require long-term driving and tuning in various road conditions and combinations of sub-parts.
However, we already have test data measured in various vehicles and conditions over a long period of time. Therefore, it is possible to model the chassis performance statistically based on the already measured data using machine learning techniques.
In the previous study, the test results measured so far were statistically analyzed using machine learning techniques to predict damper damping force, but the data of the vehicle being mass-produced is not enough to distinguish the difference in fine damper damping force by damper operation speed.
This study aims to examine whether damper attenuation force can be predicted using CAE analysis data for machine learning data construction.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. CAE data construction
3. Confirmation
4. CONCLUSION
References
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